《Spring Data實戰》是2018年5月人民郵電出版社出版的圖書，作者是[美]Mark Pollack、Oliver Gierke、Thomas Risberg、Jon Brisbin、Michael Hunger。
基本介紹
- 書名：Spring Data實戰
- 作者：[美]Mark Pollack、Oliver Gierke、Thomas Risberg、Jon Brisbin、Michael Hunger
- 出版社：人民郵電出版社
- 出版時間：2018年5月
- 頁數：249 頁
- 定價：59 元
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787115343703
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
數據訪問領域正在發生一場變革，關係型資料庫無法解決的問題需要新的數據訪問技術來解決。Spring Data項目就是一種簡化Java套用構建的數據訪問技術，它可以幫助開發人員高效地使用**新的數據處理和管理工具，同時還能夠以**新的方式使用傳統的資料庫。
《Spring Data實戰》從Spring Data背景知識、關係型資料庫、NoSQL、快速套用開發、大數據、數據格線6個方面深度解析了數據訪問技術，介紹的內容都是**流行和前沿的，其中文檔資料庫、圖資料庫、鍵/值存儲、Hadoop以及GemFire數據結構等是**重要的內容。《Spring Data實戰》介紹了Spring Data、Repository、Querydsl的基礎理念，然後闡述了藉助Spring Data如何簡化NoSQL和大數據的訪問，並且涵蓋了使用Spring Roo和Spring Data REST導出功能如何實現套用的快速開發，除此之外，書中還涉及與其他Spring子項目的協同工作，如Spring Integration和Spring Batch。
《Spring Data實戰》面向實戰、結構清晰，示例豐富，適用於各類Java開發人員和資料庫開發人員，也可以作為各大、中專院校相關專業師生的參考用書和相關培訓機構的培訓教材。
圖書目錄
第 一部分 背景知識
第 1章 Spring Data項目 3
1.1 為Spring開發人員提供的NoSQL數據訪問功能 3
1.2 主題概述 4
1.3 領域 5
1.4 示例代碼 6
1.4.1 將源碼導入到IDE 6
第 2章 Repository：便利的數據訪問層 11
2.1 快速入門 11
2.2 定義查詢方法 14
2.2.1 查找查詢的策略 14
2.2.2 衍生查詢 14
2.2.3 分頁和排序 15
2.3 定義Repository 16
2.3.1 調整Repository接口 17
2.3.2 手動實現Repository方法 18
2.4 IDE集成 20
2.4.1 Intelli IDEA 21
第3章 使用Querydsl實現類型安全的查詢 23
3.1 Querydsl簡介 23
3.2 生成查詢元模型 26
3.2.1 構建系統集成 26
3.2.2 所支持的註解處理器 27
3.2.3 使用Querydsl對存儲進行查詢 28
3.3 集成Spring Data Repository 28
3.3.1 執行斷言 29
3.3.2 手動實現Repository 29
第 二部分 關係型資料庫
第4章 JPA Repository 33
4.1 示例工程 33
4.2 傳統方式 38
4.3 啟動示例代碼 39
4.4 使用Spring Data Repository 42
4.4.1 事務性 45
4.4.2 Repository與Querydsl集成 46
第5章 藉助Querydsl SQL實現類型安全的JDBC編程 48
5.1 示例工程與搭建過程 48
5.1.1 HyperSQL資料庫 49
5.1.2 Querydsl的SQL模組 50
5.1.3 構建系統集成 53
5.1.4 資料庫模式 54
5.1.5 示例工程的領域實現 54
5.2 QueryDslJdbcTemplate 57
5.3 執行查詢 58
5.3.1 Repository實現起步 59
5.3.2 查詢單個對象 60
5.3.3 OneToManyResultSetExtractor抽象類 61
5.3.4 CustomerListExtractor實現 63
5.3.5 RowMapper的實現類 64
5.3.6 查詢對象列表 65
5.4 插入、更新和刪除操作 65
5.4.1 使用SQLInsertClause進行插入操作 65
5.4.2 使用SQLUpdateClause進行更新操作 66
5.4.3 使用SQLDeleteClause進行刪除行操作 67
第三部分 NoSQL
第6章 MongoDB: 文檔存儲 71
6.1 MongoDB簡介 71
6.1.1 設定MongoDB 72
6.1.2 使用MongoDB Shell 73
6.1.3 MongoDB Java驅動 74
6.2 使用Spring命名空間搭建基礎設施 75
6.3 映射模組 76
6.3.1 領域模型 76
6.3.2 搭建映射的基礎設施 81
6.3.3 索引 83
6.3.4 自定義轉換 84
6.4 MongoTemplate 86
6.5 Mongo Repository 88
6.5.1 搭建基礎設施 88
6.5.2 Repository詳解 88
6.5.3 Mongo Querydsl集成 90
第7章 Neo4j：圖資料庫 92
7.1 圖資料庫 92
7.2 Neo4j 93
7.3 Spring Data Neo4j概覽 95
7.4 將領域建模為圖 96
7.5 使用Spring Data Neo4j持久化領域對象 101
7.5.1 Neo4jTemplate 103
7.6 組合發揮圖和Repository的威力 104
7.6.1 基本的圖Repository操作 106
7.6.2 衍生和基於註解的查找方法 106
7.7 示例領域模型中的高 級圖用例 109
7.7.1 單個節點的多重角色 109
7.7.2 以產品分類和標籤為例講解圖中的索引 110
7.7.3 利用類似的興趣(協同過濾) 111
7.7.4 推薦 111
7.8 事務、實體生命周期以及抓取策略 112
7.9 高 級映射模型 113
7.10 使用Neo4j伺服器 114
7.11 從這裡繼續學習 115
第8章 Redis：鍵/值存儲 116
8.1 Redis概述 116
8.1.1 搭建Redis 116
8.1.2 使用Redis Shell 117
8.2 連線到Redis 118
8.3 對象轉換 119
8.4 對象映射 121
8.5 原子級計數器 123
8.6 發布/訂閱功能 123
8.6.1 對信息進行監聽和回響 124
8.6.2 在Redis中使用Spring的快取抽象 125
第四部分 快速套用開發
第9章 使用Spring Roo實現持久層 129
9.1 Roo簡介 129
9.2 Roo的持久層 131
9.3 快速起步 132
9.3.1 藉助命令行使用Roo 132
9.3.2 藉助Spring Tool Suite使用Roo 133
9.4 Spring Roo JPA Repository示例 135
9.4.1 創建工程 135
9.4.2 搭建JPA持久化 135
9.4.3 創建實體 135
9.4.4 定義Repository 137
9.4.5 創建Web層 138
9.4.6 運行示例 139
9.5 Spring MongoDB JPA Repository的例子 140
9.5.1 創建工程 140
9.5.2 搭建MongoDB持久化 140
9.5.3 創建實體 140
9.5.4 定義Repository 141
9.5.5 創建Web層 141
9.5.6 運行示例 141
第 10章 REST Repository導出器 143
10.1 示例工程 144
10.1.1 與Rest導出器進行互動 146
10.1.2 訪問Product 148
10.1.3 訪問Customer 151
10.1.4 訪問Order 154
第五部分 大數據
第 11章 Spring for Apache Hadoop 159
11.1 Hadoop開發面臨的挑戰 159
11.2 Hello World 161
11.3 揭秘Hello World 163
11.4 使用Spring for Apache Hadoop的Hello World 166
11.5 在JVM中編寫HDFS腳本 170
11.6 結合HDFS腳本與Job提交 172
11.7 Job調度 173
11.7.1 使用TaskScheduler調度MapReduce Job 173
11.7.2 使用Quartz調度MapReduce Job 175
第 12章 使用Hadoop分析數據 176
12.1 使用Hive 176
12.1.1 Hello World 177
12.1.2 運行Hive伺服器 178
12.1.3 使用Hive Thrift客戶端 179
12.1.4 使用Hive JDBC客戶端 181
12.1.5 使用Hive分析Apache日誌檔案 183
12.2 使用Pig 184
12.2.1 Hello World 185
12.2.2 運行PigServer 187
12.2.3 控制運行期腳本的執行 189
12.2.4 在Spring Integration數據管道中調用Pig腳本 191
12.2.5 使用Pig分析Apache日誌檔案 192
12.3 使用HBase 193
12.3.1 Hello World 193
12.3.2 使用HBase Java客戶端 194
第 13章 使用Spring Batch和Spring Integration創建大數據管道 197
13.1 收集並將數據載入到HDFS 197
13.1.1 Spring Integration介紹 198
13.1.2 複製日誌檔案 200
13.1.3 事件流 203
13.1.4 事件轉發 206
13.1.5 管理 207
13.1.6 Spring Batch簡介 208
13.1.7 從資料庫中載入並處理數據 211
13.2 Hadoop工作流 214
13.2.1 Spring Batch對Hadoop的支持 214
13.2.2 將wordcount樣例改造為Spring Batch套用 216
13.2.3 Hive和Pig的步驟 218
13.3 從HDFS導出數據 219
13.3.1 從HDFS到JDBC 219
13.3.2 從HDFS到MongoDB 224
13.4 收集並載入數據到Splunk 225
第六部分 數據格線
第 14章 分散式數據格線：GemFire 231
14.1 GemFire簡介 231
14.2 快取與域 232
14.3 如何獲取GemFire 233
14.4 通過Spring XML命名空間配置GemFire 234
14.4.1 快取配置 234
14.4.2 域配置 238
14.4.3 快取客戶端配置 240
14.4.4 快取服務端配置 241
14.4.5 WAN配置 242
14.4.6 磁碟存儲配置 243
14.5 使用GemfireTemplate進行數據訪問 244
14.6 使用Repository 245
14.6.1 POJO映射 245
14.6.2 創建Repository 246
14.6.3 PDX序列化 246
14.7 支持持續查詢 247
